(57)【要約】【課題】入力パターンのストロークと標準パターンのストロークを対応付けて文字を認識する場合、ストロークの切れや、崩し字等に観られるストロークの省略が発生すると、入力パターンと標準パターンの対応付けに失敗して、正しく文字を認識できなくなる課題があった。【解決手段】２次元パターン情報と座標点情報を用いて、各座標点の運筆方向を基準とする相対線密度分布特徴を抽出すると、その相対線密度分布特徴と標準パターン辞書５８に格納されている各標準文字の相対線密度分布特徴との距離を計算して、認識対象文字を識別する。【選択図】図１５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象文字の時系列の座標点情報から各座標点の運筆方向を考慮して２次元パターン情報を作成する２次元パターン作成手段と、上記２次元パターン作成手段により作成された２次元パターン情報と座標点情報を用いて、各座標点の運筆方向を基準とする相対線密度分布特徴を抽出する相対線密度分布特徴抽出手段と、上記相対線密度分布特徴抽出手段により抽出された相対線密度分布特徴と標準パターン辞書に格納されている各標準文字の相対線密度分布特徴との距離を計算して、その認識対象文字を識別する識別手段とを備えたオンライン文字認識装置。
【請求項２】
時系列の座標点情報に対する大きさの正規化及び補間処理を実施する前処理手段を２次元パターン作成手段及び相対線密度分布特徴抽出手段の前段に設けることを特徴とする請求項１記載のオンライン文字認識装置。
【請求項３】
識別手段は、相対線密度分布特徴の距離が最小の標準文字を認識対象文字であると判断することを特徴とする請求項１記載のオンライン文字認識装置。
【請求項４】
相対線密度分布特徴抽出手段は、各ストロークの座標点における相対線密度特徴を当該座標点の運筆方向を基準として抽出し、全ストロークの各座標点における相対線密度特徴を当該座標点が存在する部分領域の特徴として加算することにより、相対線密度分布特徴を抽出することを特徴とする請求項１記載のオンライン文字認識装置。
【請求項５】
相対線密度分布特徴抽出手段は、各座標点における相対線密度特徴を抽出する際、探索方向と交差ストロークの角度を考慮して、相対線密度分布特徴を抽出することを特徴とする請求項４記載のオンライン文字認識装置。
【請求項６】
２次元パターン作成手段がストロークの筆順情報を反映した２次元パターン情報を作成する場合、相対線密度分布特徴抽出手段は、各座標点における相対線密度特徴を抽出する際、そのストロークの筆順情報を参照し、当該座標点の属するストロークより時間的に前に筆記されたストロークのみを交差ストロークと判断することを特徴とする請求項４記載のオンライン文字認識装置。
【請求項７】
認識対象文字の時系列の座標点情報から各座標点の運筆方向を考慮して２次元パターン情報を作成し、その２次元パターン情報と座標点情報を用いて、各座標点の運筆方向を基準とする相対線密度分布特徴を抽出すると、その相対線密度分布特徴と標準パターン辞書に格納されている各標準文字の相対線密度分布特徴との距離を計算して、その認識対象文字を識別するオンライン文字認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、文字筆記時の時系列情報を利用した線分間の関係を表す特徴を用いて、高精度に文字を認識するオンライン文字認識装置及びオンライン文字認識方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の筆順変動及び画数変動の両方を吸収するオンライン文字認識装置は、ストロークを特徴点列で記述し、過剰対応解消型と不足対応解消型という２つの相補的な最適対応付けアルゴリズムにより、ストロークを１対１に対応付けて筆順変動を吸収する。また、未対応のストロークについては前後のストロークに結合した場合に、最も小さい距離となる対応付けを選択することにより、画数変動を吸収する方式がある（ストローク対応付けによるオンライン手書き漢字認識、ＮＴＴ  Ｒ＆Ｄ  Ｖｏｌ．４５  ＮＯ．１１  １９９６）。
【０００３】
図２１は従来のオンライン文字認識装置を示す構成図であり（以下、従来例１という）、図において、１はタブレット等の筆記情報を入力する入力手段、２は筆記情報の標本化及び正規化（例えば、位置、大きさ等の正規化）を行う前処理手段、３は前処理手段２による前処理後の筆記情報を入力し、各ストロークを等間隔で刻んだ点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段、４は正しい筆順・画数で筆記させた多数の楷書文字パターンから作成された標準パターンを格納する標準パターン辞書である。
【０００４】
５は入力ストロークと標準パターン辞書４に格納されている各文字の標準パターンとの３種類の距離を計算するストローク間距離算出手段、６は２種類の相補的な探索アルゴリズムにより入力ストロークと標準パターンのストロークとの１対１の対応付けを行う１対１ストローク対応付け手段、７は標準パターン中の未対応ストロークを前後のストロークに結合することにより画数変動を吸収する選択的ストローク結合手段、８は１対１ストローク対応付け手段６の対応付け結果に基づいてパターン間距離を算出するパターン間距離算出手段、９は各手段を制御する制御手段である。
【０００５】
次に動作について説明する。
まず、制御手段９は、タブレット等の筆記情報（入力パターン）の入力を入力手段１に指示する。
制御手段９は、入力手段１が入力パターンを入力すると、その入力パターンを前処理手段２に送り、入力パターンの標本化及び正規化を行わせる。
【０００６】
次に制御手段９は、前処理手段２による前処理後の入力パターンを特徴点抽出手段３に送り、入力パターンを特徴点列（入力パターンの各ストローク上を等間隔に刻んだ点列）に変換させる。
制御手段９は、特徴点抽出手段３が入力パターンを特徴点列に変換すると、その特徴点列を１対１ストローク対応付け手段６に送る。
【０００７】
１対１ストローク対応付け手段６は、入力パターンと標準パターン辞書４に格納されている標準パターンとの対応付けを行う。即ち、ストローク数が少ない方のストロークを基準にして、各特徴点を過剰な対応付けがなくなるように対応付けを行う（過剰対応解消型の対応付け）。
また、１対１ストローク対応付け手段６は、ストローク数が多い方のストロークを基準にして、各特徴点を不足な対応付けがなくなるように対応付けを行う（不足対応解消型の対応付け）。
【０００８】
そして、１対１ストローク対応付け手段６は、２つの対応付けアルゴリズムにより得られた対応付け結果のうち、距離の小さい結果を最終的な対応付け結果とする。
ここで、対応付けの際にストローク間距離算出手段５が算出する距離には、端点マッチング距離及び点数の少ない方のストロークの点をストロークの多い方のストロークの点から順に対応付けた結果の点間距離の和である部分マッチング距離を使用する。
【０００９】
次に、制御手段９は、選択的ストローク結合手段７に対して、１対１ストローク対応付け手段６により対応付いたストロークをストロークの多い方の筆順に合わせて並び換える処理を実行させる。
ただし、１対１ストローク対応付け手段６で対応付かなかったストロークについては、「ストロークの結合は筆順通りに生じる」という仮定に基づき、ストロークの結合を行う。
【００１０】
具体的には、１対１ストローク対応付け手段６によって対応付いたストロークの先頭ストロークより先に筆記された未対応のストロークについては、先頭ストロークに筆順通りに結合する。
同様に最終ストロークより後に筆記された未対応のストロークについては、最終ストロークに筆順通りに結合する。
その他の未対応ストロークは、１対１ストローク対応付け手段６で対応付いたストロークの何れかのストローク間に存在するので、未対応のストロークを前後のストロークと一旦結合し、２本のストローク間距離が最小となる箇所で切断することにより２本のストロークに分断する。
【００１１】
ここで、選択的ストローク結合手段７では、点数の多い方のストロークの点を等間隔で間引いて、少ない方の点数に揃えて順に対応付けて点間距離の和を算出し、少ない方の点数で割った距離（全体マッチング距離）を使用する。ただし、高速化のため大分類処理では端点マッチング距離を用いる。
【００１２】
最後に、対応付いた結果より結合ストロークについては適当な距離の正規化を行い、最終的な距離を算出し、最も距離の小さい文字を認識結果とする。
【００１３】
上記従来例１の他に、帳票に筆記された文字や印刷文字をスキャナ等で光電変換し、イメージ情報を入手することにより文字を認識するＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）装置において、文字線間の相対的な相関を用いて文字を認識する方式として、相対方向寄与度特徴を用いたものがある。
【００１４】
図２２は例えば特開平１１−６６２３６号公報に示された従来のオンライン文字認識装置を示す構成図であり（以下、従来例２という）、図において、１０はスキャナ等のイメージ情報を入力する入力手段、１１は入力手段１０から得られた文字イメージを２値化し、大きさの正規化を行う前処理手段、１２は前処理手段１１による前処理後のイメージ情報から相対方向寄与度特徴を抽出する相対方向寄与度特徴抽出手段、１３は予め各認識対象文字について標準的な相対方向寄与度特徴（標準パターンの特徴ベクトル）を格納する標準パターン辞書、１４は相対方向寄与度特徴抽出手段１２で得られた入力パターンの相対方向寄与度特徴（特徴ベクトル）と標準パターン辞書１３に格納された標準パターンの特徴ベクトルとの距離を求め、距離の小さいものから順に認識結果として出力する識別手段、１５は各手段を制御する制御手段である。
【００１５】
図２３は制御手段１５の動作を説明するフローチャートであり、図２４は入力手段１０で入力された文字２０である「示」を示す説明図であり、図２５は前処理後の入力パターンから方向３０について相対方向寄与度特徴を抽出する例を示す説明図である。図２５において、３１は探索経路を示す走査線、３２〜３４は文字「示」を構成するストロークと走査線３１の交差部である。
図２６は相対方向寄与度特徴を抽出する８方向の量子化を示す説明図である。
【００１６】
次に動作について説明する。
まず、制御手段１５は、入力手段１０に対して、文字「示」を光電変換させることにより、イメージを取得するとともに（図２４を参照）、前処理手段１１に対して、入力手段１０から出力されたイメージを２値化させるとともに、大きさの正規化を実行させる（ステップＳＴ１）。
【００１７】
制御手段１５は、前処理手段１１による正規化等の前処理が終了すると、前処理後の入力パターンのイメージを相対方向寄与度特徴抽出手段１２に送る。
相対方向寄与度特徴抽出手段１２は、入力パターンのイメージを受けると、その入力パターンのイメージを文字の外郭から走査し、文字部との交差部を検出する（ステップＳＴ２）。
走査は図２５に示すように文字の外郭から８方向について行う。方向３０から走査した場合の走査線の一例が線３１であり、この場合に得られる交差部が３２〜３４である。
【００１８】
そして、相対方向寄与度特徴抽出手段１２は、交差部３２〜３４における方向寄与度を計算する（ステップＳＴ３）。
方向寄与度の計算において、抽出点における方向寄与度Ｄ＝（Ｄ1 ，…，Ｄ8 ）の各要素Ｄm （ｍ＝１，…，８）は、抽出点から図２６に示す８方向に触手を伸ばして求まる黒点連結長ｌs (ｓ＝１，…，８)を用いて定義される。方向寄与度特徴は、文字線の方向及び文字線の接続関係を表現している。
【００１９】
【数１】
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【００２０】
相対方向寄与度特徴抽出手段１２は、交差部３２〜３４における方向寄与度を計算すると、相対方向寄与度特徴を抽出する（ステップＳＴ４）。
交差部Ｐ１，Ｐ２における方向寄与度特徴Ｄｐ１，Ｄｐ２をそれぞれ下記の式（２）、式（３）のように表すと、２点間の相対方向寄与度は、式（４）または式（５）のように表される。即ち、２つの文字線間のなす角度を抽出する。
【００２１】
【数２】
2007323679.tif 000004
【００２２】
ここで、探索方向にｎ個の交差部がある場合は、ｎ−１個の相対寄与度特徴が得られる。外郭方向からｎ個の交差部までの相対方向寄与度特徴を抽出する場合は、各探索方向における探索線数をｋとすると、８×（ｎ−１）×ｋ×８次元の特徴ベクトルで表される。
【００２３】
次に、制御手段１５は、相対方向寄与度特徴抽出手段１２により抽出された相対方向寄与度特徴を識別手段１４に送る。
識別手段１４は、相対方向寄与度特徴抽出手段１２から相対方向寄与度特徴（入力パターンの特徴ベクトル）を受けると、その入力パターンの特徴ベクトルと標準パターン辞書１３に格納された標準パターンの特徴ベクトルとの距離を求めることにより識別を行う（ステップＳＴ５）。入力パターンと標準パターンの距離は、以下に示すように、Ｎ次元のユークリッド距離を求めることにより行う。
【００２４】
【数３】
2007323679.tif 000005
【００２５】
そして、識別手段１４は、入力パターンと標準パターンの距離値の小さいものから順にソーティングし、距離の小さな標準パターンの文字から順に認識結果として出力する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２６】
従来のオンライン文字認識装置は以上のように構成されているので、入力パターンのストロークと標準パターンのストロークを対応付けて文字を認識する従来例１では、ストロークの切れや、崩し字等に観られるストロークの省略が発生すると、入力パターンと標準パターンの対応付けに失敗して、正しく文字を認識できなくなる課題があった。
【００２７】
また、ストロークを等間隔でサンプルした特徴点列を使用してストローク間距離を求めているため、はね，おさえ等のノイズ成分や、ストロークの変形，位置ずれによる特徴点の座標値のずれがストローク距離に影響し、正しく文字を認識できない課題があった。
【００２８】
また、漢字等の画数の多い文字では、個々のストロークが単純な直線ストロークで構成されることが多いため、ストローク内の特徴点が重要な情報を含んでいないにも拘わらず、特徴点レベルで対応付けを行うので、対応付けに時間がかかる上に、座標値のずれの影響を受け易い課題があった。
【００２９】
さらに、画数変動吸収の際に、計算量を低減するために「ストロークの結合は筆順通りに生じる」という仮定を使用しているので、画数変動が筆順通りに生じない画数変動には対応できない課題もあった。
【００３０】
一方、従来例２のオンライン文字認識装置では、相対方向寄与度特徴が抽出点において８方向のうち、どの方向にストロークがどの程度続いているかを示す特徴であるため、実際の運筆方向が反映できず、例えば、水平なストロークを筆記した場合に、右から左に筆記した場合と、左から右に筆記した場合とで同一の特徴になり、文字の認識率が低下する課題があった。
【００３１】
また、ストローク間の角度差の関係は反映されるが、ストローク間の相対位置関係が文字の外接矩形から探索した場合の外郭深度ｎで表されるので、文字線間の離れ具合が反映されず、粗い位置関係しか表現できないため、文字の認識率が低下する課題があった。
【００３２】
さらに、オンライン文字認識で得られる時系列の情報を利用しないので、特徴量が不足して、文字の認識精度を向上することができない課題もあった。
【００３３】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、筆順変動や画数変動等に対する耐性を強化して、文字を高速かつ高精度に認識することができるオンライン文字認識装置及びオンライン文字認識方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００３４】
この発明に係るオンライン文字認識装置は、相対線密度分布特徴抽出手段が２次元パターン情報と座標点情報を用いて、各座標点の運筆方向を基準とする相対線密度分布特徴を抽出すると、識別手段がその相対線密度分布特徴と標準パターン辞書に格納されている各標準文字の相対線密度分布特徴との距離を計算して、認識対象文字を識別するようにしたものである。
【００３５】
この発明に係るオンライン文字認識装置は、時系列の座標点情報に対する大きさの正規化及び補間処理を実施する前処理手段を２次元パターン作成手段及び相対線密度分布特徴抽出手段の前段に設けるようにしたものである。
【００３６】
この発明に係るオンライン文字認識装置は、相対線密度分布特徴の距離が最小の標準文字を認識対象文字であると判断するようにしたものである。
【００３７】
この発明に係るオンライン文字認識装置は、各ストロークの座標点における相対線密度特徴を当該座標点の運筆方向を基準として抽出し、全ストロークの各座標点における相対線密度特徴を当該座標点が存在する部分領域の特徴として加算することにより、相対線密度分布特徴を抽出するようにしたものである。
【００３８】
この発明に係るオンライン文字認識装置は、各座標点における相対線密度特徴を抽出する際、探索方向と交差ストロークの角度を考慮して、相対線密度分布特徴を抽出するようにしたものである。
【００３９】
この発明に係るオンライン文字認識装置は、各座標点における相対線密度特徴を抽出する際、ストロークの筆順情報を参照し、当該座標点の属するストロークより時間的に前に筆記されたストロークのみを交差ストロークと判断するようにしたものである。
【００４０】
この発明に係るオンライン文字認識方法は、２次元パターン情報と座標点情報を用いて、各座標点の運筆方向を基準とする相対線密度分布特徴を抽出すると、その相対線密度分布特徴と標準パターン辞書に格納されている各標準文字の相対線密度分布特徴との距離を計算して、認識対象文字を識別するようにしたものである。
【発明の効果】
【００４１】
この発明によれば、相対線密度分布特徴抽出手段が２次元パターン情報と座標点情報を用いて、各座標点の運筆方向を基準とする相対線密度分布特徴を抽出すると、識別手段がその相対線密度分布特徴と標準パターン辞書に格納されている各標準文字の相対線密度分布特徴との距離を計算して、認識対象文字を識別するように構成したので、筆順変動や画数変動等に対する耐性を強化して、文字を高速かつ高精度に認識することができる効果がある。
【００４２】
この発明によれば、時系列の座標点情報に対する大きさの正規化及び補間処理を実施する前処理手段を２次元パターン作成手段及び相対線密度分布特徴抽出手段の前段に設けるように構成したので、筆順変動や画数変動等に対する耐性を強化することができる効果がある。
【００４３】
この発明によれば、相対線密度分布特徴の距離が最小の標準文字を認識対象文字であると判断するように構成したので、文字の認識精度が向上する効果がある。
【００４４】
この発明によれば、各ストロークの座標点における相対線密度特徴を当該座標点の運筆方向を基準として抽出し、全ストロークの各座標点における相対線密度特徴を当該座標点が存在する部分領域の特徴として加算することにより、相対線密度分布特徴を抽出するように構成したので、文字の認識精度が向上する効果がある。
【００４５】
この発明によれば、各座標点における相対線密度特徴を抽出する際、探索方向と交差ストロークの角度を考慮して、相対線密度分布特徴を抽出するように構成したので、特徴の情報量が増加して、文字の認識精度が向上する効果がある。
【００４６】
この発明によれば、各座標点における相対線密度特徴を抽出する際、ストロークの筆順情報を参照し、当該座標点の属するストロークより時間的に前に筆記されたストロークのみを交差ストロークと判断するように構成したので、特徴の情報量が増加して、文字の認識精度が向上する効果がある。
【００４７】
この発明によれば、２次元パターン情報と座標点情報を用いて、各座標点の運筆方向を基準とする相対線密度分布特徴を抽出すると、その相対線密度分布特徴と標準パターン辞書に格納されている各標準文字の相対線密度分布特徴との距離を計算して、認識対象文字を識別するように構成したので、筆順変動や画数変動等に対する耐性を強化して、文字を高速かつ高精度に認識することができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４８】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるオンライン文字認識装置を示す構成図であり、図において、５０は認識対象文字の時系列の座標点情報を入力する入力手段、５１は入力手段５０により入力された時系列の座標点情報に対する大きさの正規化及び補間処理を実施する前処理手段、５２は前処理手段５１による前処理後の座標点情報から各座標点の運筆方向を考慮して２次元パターン情報を作成する２次元パターン作成手段である。
【００４９】
５３は２次元パターン作成手段５２により作成された２次元パターン情報と前処理手段５１による前処理後の座標点情報を用いて、各座標点の運筆方向を基準とするストローク間の相対位置分布特徴を抽出する相対位置分布特徴抽出手段、５４は予め各標準文字の相対位置分布特徴を格納する標準パターン辞書、５５は相対位置分布特徴抽出手段５３により抽出された相対位置分布特徴と標準パターン辞書５４に格納されている各標準文字の相対位置分布特徴との距離を計算して、その認識対象文字を識別する識別手段、５６は各手段を制御する制御手段である。
【００５０】
図２は制御手段５６の処理内容を示すフローチャートであり、図３は前処理手段５１の処理内容を示すフローチャートである。
図４は入力手段５０により入力された文字「示」の入力パターンを示す説明図であり、図において、６０は入力パターン、６１〜６５は文字を構成するストローク（線分）であり、ストローク６１〜ストローク６５の順番で筆記されている。
【００５１】
図５は前処理手段５１による大きさ正規化後の入力パターンを示す説明図であり、図において、７０は大きさ正規化後の入力パターン、７１〜７５は入力パターン７０におけるストロークである。
図６は前処理手段５１による座標点間の補間後の入力パターンを示す説明図であり、図において、８０は前処理後の入力パターン、８１〜８５は入力パターン８０におけるストロークである。
【００５２】
図７は相対位置分布特徴抽出手段５３の処理内容を示すフローチャートであり、図８は２次元パターン作成手段５２により作成された２次元パターンを示す説明図であり、図において、９０は２次元パターンである。
図９は相対位置分布特徴抽出手段５３における相対位置特徴の抽出例を示す説明図であり、図において、９１は抽出点である。
図１０は相対位置分布特徴抽出手段５３における部分領域の分割を示す説明図である。
【００５３】
次に動作について説明する。
まず、制御手段５６は、入力手段５０に対して、図４に示す入力パターン６０（時系列の座標点情報）の入手を指示する（ステップＳＴ１０）。
次に、制御手段５６は、入力手段５０で得られた入力パターン６０を前処理手段５１に送り、前処理手段５１に対して、座標点情報に対する前処理を実施させる（ステップＳＴ１１）。
【００５４】
ここで、前処理手段５１の動作を具体的に説明する。
まず、前処理手段５１は、下記に示す演算を実施して、座標点情報に対する大きさの正規化を行う（図３のステップＳＴ２０）。大きさ正規化後の入力パターン７０は図５に示す通りである。
【００５５】
【数４】
2007323679.tif 000006
【００５６】
そして、前処理手段５１は、正規化後の座標点列において、連続する同一座標点を1点に統合する処理を実施し（ステップＳＴ２１）、座標点間が連続になるようにストローク単位で座標点間を補間する（ステップＳＴ２２）。
補間後の入力パターン８０は図６に示す通りである。図６に示すように補間後の入力パターン８０は、ストローク内の各座標点が連続になる（隣り合う座標点におけるＸ座標の差及びＹ座標の差が必ず１以内になる）。
【００５７】
このようにして前処理手段５１の前処理が終了すると、制御手段５６は、前処理手段５１による前処理後の座標点情報を２次元パターン作成手段５２に送る。
２次元パターン作成手段５２は、前処理後の座標点情報を受けると、図８に示すように、２次元パターン領域上の各座標点に対して、その点における運筆方向を付加することにより、２次元パターンを作成する（ステップＳＴ１２）。
運筆方向は、図２６に示す８方向に量子化した方向を用いる。この例では、図６に示す入力パターン８０から、図８に示す２次元パターン９０が得られる。ここで、図８中の各番号は、その点における運筆方向を示す番号である。
【００５８】
次に、制御手段５６は、前処理手段５１による前処理後の座標点情報と、２次元パターン作成手段５２により作成された２次元パターンを相対位置分布特徴抽出手段５３に送る。
相対位置分布特徴抽出手段５３は、前処理後の座標点情報と２次元パターンを受けると、各座標点の運筆方向を基準とするストローク間の相対位置分布特徴を抽出する（ステップＳＴ１３）。
【００５９】
ここで、相対位置分布特徴抽出手段５３の動作を具体的に説明する。
まず、相対位置分布特徴抽出手段５３は、先頭ストロークを処理対象ストロークとして選択する（図７のステップＳＴ３０）。
そして、相対位置分布特徴抽出手段５３は、ストローク内の各点における運筆方向を基準とする相対位置特徴を抽出する（ステップＳＴ３１）。現在の座標点における方向ｊの相対位置特徴ＦＲj は以下の式で抽出する。
【００６０】
【数５】
2007323679.tif 000007
【００６１】
なお、方向ｊは抽出点における運筆方向を基準に決定する。即ち、図２６の８方向の分布において、運筆方向が１になるように変換する。これにより、同じ水平ストロークにおいても、運筆方向により異なる相対位置特徴が抽出できる。
ＬＲj の抽出例を図９に示す。図９の抽出点９１におけるＬＲj は、抽出点９１から８方向に探索し、それぞれの矢印の長さがＬＲj となる。また、矢印の先の方向がｊを示しており、この例では抽出点の運筆方向が７（下向き）であるので、その方向が１になるように基準方向を変換する。
【００６２】
そして、相対位置分布特徴抽出手段５３は、すべてのストロークから相対位置特徴を抽出したか否かを判定し（ステップＳＴ３２）、相対位置特徴の抽出が完了していない場合には、次のストロークを処理対象として選択し（ステップＳＴ３３）、ステップＳＴ３１の処理に戻る。
【００６３】
一方、相対位置特徴の抽出が完了した場合には、文字領域を部分領域に分割する（ステップＳＴ３４）。
この実施の形態１では、図６の前処理後の文字領域を縦方向４、横方向４に分割し、図１０に示す１６の部分領域に分割するものとする。
【００６４】
そして、相対位置分布特徴抽出手段５３は、すべてのストロークの各点における相対位置特徴が、その点が存在する部分領域の特徴であるとして加算することにより、相対位置分布特徴を抽出する（ステップＳＴ３５）。
この実施の形態１では、相対位置特徴は８次元、部分領域は１６領域存在するので、合計１２８次元の特徴となる。
【００６５】
このようにして、相対位置分布特徴抽出手段５３が相対位置分布特徴を抽出すると、制御手段５６は、相対位置分布特徴を識別手段５５に送る。
識別手段５５は、相対位置分布特徴抽出手段５３から相対位置分布特徴を受けると、その相対位置分布特徴（入力パターンの特徴ベクトル）と標準パターン辞書５４に格納された各標準文字の相対位置分布特徴（標準パターンの特徴ベクトル）との距離を求めることにより識別を行う（ステップＳＴ１４）。入力パターンと標準パターンの距離は、以下に示すように、Ｎ次元のユークリッド距離を求めることにより行う。
【００６６】
【数６】
2007323679.tif 000008
【００６７】
そして、識別手段５５は、入力パターンと標準パターンの距離値の小さいものから順にソーティングし、距離の小さな標準パターンの文字から順に認識結果として出力する。
【００６８】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、２次元パターン情報と座標点情報を用いて、各座標点の運筆方向を基準とするストローク間の相対位置分布特徴を抽出すると、そのストローク間の相対位置分布特徴と標準パターン辞書５４に格納されている各標準文字の相対位置分布特徴との距離を計算して、認識対象文字を識別するように構成したので、運筆方向が異なる場合には異なる相対位置関係を抽出することができるようになり、その結果、高精度に文字を認識することができる効果を奏する。また、文字が傾いた場合でも、運筆方向を基準としているので、傾きの方向を基準とする相対的な位置関係が抽出できる結果、傾きに対する耐性が強化されて、高精度に文字を認識することができる効果を奏する。
また、文字領域を部分領域に分割し、部分領域毎の相対位置特徴を統合して、相対位置分布特徴を抽出するので、文字の変形や位置ずれに対する耐性を強化することができる効果を奏する。
【００６９】
なお、この実施の形態１では、相対位置分布特徴抽出手段５３が方向を８方向に量子化するものについて示したが、これに限るものではなく、これより粗く分類しても、細かく分類してもよい。
また、この実施の形態１では、相対位置分布特徴抽出手段５３が、各点における相対位置特徴をその点における各方向の距離値の総和で正規化するものについて示したが、正規化せずにそのままの特徴を用いるようにしてもよい。
【００７０】
また、この実施の形態１では、相対位置分布特徴抽出手段５３が文字領域を４×４＝１６領域に分割するものについて示したが、これに限るものではなく、これより粗く分割しても、細かく分割してもよい。
さらに、この実施の形態１では、識別手段５５が相対位置分布特徴抽出手段５３で得られた１２８次元のすべての特徴を用いて分類するものについて示したが、適当な次元圧縮を実施して、次元数を削減したもので分類するようにしてもよい。
また、この実施の形態１では、相対位置分布特徴抽出手段５３が相対位置特徴を求める際、抽出点が属するストロークを、交差を判断するストロークの対象から除外するものについて示したが、抽出点が属するストロークも対象に含めるようにしてもよい。
【００７１】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、相対位置分布特徴抽出手段５３が相対位置特徴を抽出する際、抽出点９１から各方向に探索し、初めに到達するストロークまでの距離、あるいは、外接矩形までの距離を求めるものについて示したが、その到達したストロークの方向が探索方向に対して一定の角度を有している場合にのみ、距離を抽出するようにして、安定なストロークのみを対象にするようにしてもよい。
【００７２】
図１１は探索方向と交差するストロークの角度を考慮した場合（探索方向に垂直なストロークのみ交差ストロークと判断する）の相対位置特徴の抽出例を示す説明図であり、この例では方向３、方向７、方向４の探索において、垂直なストロークに交差しないため、外接矩形まで探索を行っている。
これにより、特徴の識別精度を高めることができる効果を奏する。
【００７３】
実施の形態３．
上記実施の形態１では、相対位置分布特徴抽出手段５３が相対位置特徴を抽出する際、抽出点９１から各方向に探索し、初めに到達するストロークまでの距離、あるいは、外接矩形までの距離を求めるものについて示したが、探索方向にストロークが存在しない場合、当該座標点から探索方向に探索して到達した外接矩形までの距離を第1の距離とする一方、その外接矩形から探索方向と逆方向に探索して、新たに到達した外接矩形から探索方向に再度探索し、その外接矩形から最初に到達したストロークまでの距離を第２の距離とし、その第１の距離に第２の距離を加えた距離を用いて、相対位置特徴を抽出するようにしてもよい。
【００７４】
図１２は交差するストロークが存在しない場合に、文字の外接矩形の逆側から再度探索を行う例を示す説明図であり、図において、９２は方向２に探索を行う場合の逆側の外接矩形点からの探索、９３は方向６に探索を行う場合の逆側の外接矩形点からの探索、９４は方向８に探索を行う場合の逆側の外接矩形点からの探索を示している。
図１２の例では、方向２、方向６、方向８への探索の場合に、何れのストロークとも交差せずに外接矩形に到達してしまうため、ぞれぞれ、反対側の外接矩形の点から、再度９２、９３、９４の探索（点線の矢印）を行っている。
これにより、特徴量が増加するため、特徴の識別精度を高めることができる効果を奏する。
【００７５】
実施の形態４．
上記実施の形態１では、２次元パターン作成手段５２が各座標点に運筆方向を付加して２次元パターンを作成するものについて示したが、その運筆方向に加えてストロークの筆記番号（最初のストロークを１とする）を付加して２次元パターンを作成するようにしてもよい。
この場合、相対位置分布特徴抽出手段５３は、抽出点９１から各探索方向に探索する際、現在の抽出点が属するストロークより以前に筆記されたストロークのみ、交差と判断するストロークの対象に含めることにより、ストロークの時間的な関係（筆順）を反映させた相対位置分布特徴を抽出するようにする。
【００７６】
図１３はストロークの筆順情報が考慮された２次元パターンの作成例を示す説明図であり、図において、１００は筆順情報を保存した２次元パターンである。
図１４はストロークの筆順情報を用いて、抽出点よりも前に筆記されたストロークのみ交差の対象とする場合の相対位置特徴の抽出例を示す説明図である。
図１４の場合、抽出点９１が属するストロークの筆記番号は３であるので、交差を判断する対象ストロークは１，２のみとなり、方向３、方向７で交差するストロークは筆記番号が４、５となるため対象としていない。
【００７７】
このように、ストローク単位の筆順情報を使用して相対位置特徴を抽出する場合、イメージ情報から特徴を抽出する場合と比べて、より特徴の情報量が増加して、文字の認識精度が向上する効果を奏する。
【００７８】
実施の形態５．
図１５はこの発明の実施の形態５によるオンライン文字認識装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
５７は２次元パターン作成手段５２により作成された２次元パターン情報と前処理手段５１による前処理後の座標点情報を用いて、各座標点の運筆方向を基準とする相対線密度分布特徴を抽出する相対線密度分布特徴抽出手段、５８は予め各標準文字の相対線密度分布特徴を格納する標準パターン辞書、５９は各手段を制御する制御手段である。
【００７９】
図１６は制御手段５９の処理内容を示すフローチャートであり、図１７は相対線密度分布特徴抽出手段５７の処理内容を示すフローチャートである。
図１８は相対線密度分布特徴抽出手段５７における相対線密度特徴の抽出例を示す説明図である。
【００８０】
次に動作について説明する。
まず、制御手段５９は、上記実施の形態１と同様に指示を出力して、図６に示すような前処理後の座標点情報を取得するとともに、図８に示すような２次元パターンを作成する（ステップＳＴ１０〜ＳＴ１２）。
【００８１】
次に、制御手段５９は、前処理手段５１による前処理後の座標点情報と、２次元パターン作成手段５２により作成された２次元パターンを相対線密度分布特徴抽出手段５７に送る。
相対線密度分布特徴抽出手段５７は、前処理後の座標点情報と２次元パターンを受けると、各座標点の運筆方向を基準とする相対線密度分布特徴を抽出する（ステップＳＴ１５）。
【００８２】
ここで、相対線密度分布特徴抽出手段５７の動作を具体的に説明する。
まず、相対線密度分布特徴抽出手段５７は、上記実施の形態１と同様に先頭ストロークを処理対象ストロークとして選択する（図１７のステップＳＴ３０）。
そして、相対線密度分布特徴抽出手段５７は、ストローク内の各点における運筆方向を基準とする相対線密度特徴を抽出する（ステップＳＴ３６）。現在の座標点における方向ｊの相対線密度特徴ＦＳＤj は以下の式で抽出する。
【００８３】
【数７】
2007323679.tif 000009
【００８４】
なお、方向ｊは抽出点における運筆方向を基準に決定する。即ち、図２６の８方向の分布において、運筆方向が１になるように変換する。これにより、同じ水平ストロークにおいても、運筆方向により異なる相対線密度特徴が抽出できる。
ＮＳj の抽出例を図１８に示す。図１８の抽出点９１におけるＮＳj は、抽出点９１から８方向に探索し、外接矩形に到達するまでに横切るストロークの本数に１を加えた数がＮＳj となり、図中矢印の先の数字がその値である。また、矢印の先の方向がｊを示しており、この例では抽出点９１の運筆方向が７（下向き）であるので、その方向が１になるように基準方向を変換する。
【００８５】
そして、相対線密度分布特徴抽出手段５７は、すべてのストロークから相対線密度特徴を抽出したか否かを判定し（ステップＳＴ３２）、相対線密度特徴の抽出が完了していない場合には、次のストロークを処理対象として選択し（ステップＳＴ３３）、ステップＳＴ３６の処理に戻る。
一方、相対線密度特徴の抽出が完了した場合には、上記実施の形態１と同様に、文字領域を部分領域に分割する（ステップＳＴ３４）。
【００８６】
そして、相対線密度分布特徴抽出手段５７は、上記実施の形態１において、相対位置分布特徴を抽出する場合と同様に、すべてのストロークの各点における相対線密度特徴が、その点が存在する部分領域の特徴であるとして加算することにより、相対線密度分布特徴を抽出する（ステップＳＴ３７）。
この実施の形態５では、相対線密度特徴は８次元、部分領域は１６領域存在するので、合計１２８次元の特徴となる。
【００８７】
このようにして、相対線密度分布特徴抽出手段５７が相対線密度分布特徴を抽出すると、制御手段５９は、相対線密度分布特徴を識別手段５５に送る。
識別手段５５は、相対線密度分布特徴抽出手段５７から相対線密度分布特徴を受けると、その相対線密度分布特徴（入力パターンの特徴ベクトル）と標準パターン辞書５８に格納された各標準文字の相対線密度分布特徴（標準パターンの特徴ベクトル）との距離を求めることにより識別を行う（ステップＳＴ１４）。
そして、識別手段５５は、上記実施の形態１と同様の識別処理を終了すると、入力パターンと標準パターンの距離値の小さいものから順にソーティングし、距離の小さな標準パターンの文字から順に認識結果として出力する。
【００８８】
以上で明らかなように、この実施の形態５によれば、２次元パターン情報と座標点情報を用いて、各座標点の運筆方向を基準とする相対線密度分布特徴を抽出すると、その相対線密度分布特徴と標準パターン辞書５８に格納されている各標準文字の相対線密度分布特徴との距離を計算して、認識対象文字を識別するように構成したので、運筆方向が異なる場合には異なる相対的なストロークの関係を抽出することができるようになり、その結果、高精度に文字を認識することができる効果を奏する。また、ストローク内の時系列情報を利用した相対線密度分布特徴を抽出できるようにしたので、イメージ情報を用いる場合に比べて高精度に文字を認識することができる効果を奏する。
また、文字領域を部分領域に分割し、部分領域毎の相対線密度特徴を統合して、相対線密度分布特徴を抽出するので、文字の変形や位置ずれに対する耐性を強化することができる効果を奏する。
【００８９】
なお、この実施の形態５では、相対線密度分布特徴抽出手段５７が方向を８方向に量子化するものについて示したが、これに限るものではなく、これより粗く分類しても、細かく分類してもよい。
また、この実施の形態５では、相対線密度分布特徴抽出手段５７が文字領域を４×４＝１６領域に分割するものについて示したが、これに限るものではなく、これより粗く分割しても、細かく分割してもよい。
さらに、この実施の形態５では、識別手段５５が相対線密度分布特徴抽出手段５７で得られた１２８次元のすべての特徴を用いて分類するものについて示したが、適当な次元圧縮を実施して、次元数を削減したもので分類するようにしてもよい。
【００９０】
実施の形態６．
上記実施の形態５では、相対線密度分布特徴抽出手段５７が各点における相対線密度特徴を、その点から文字領域枠に到達するまでに横切る他のストロークの本数を用いて求めるものについて示したが、探索方向と交差ストロークの角度を考慮して、相対線密度分布特徴を抽出するようにしてもよい。
【００９１】
図１９は探索方向と交差するストロークのなす角度θにより、計数する交差ストロークの本数を変更することを示す説明図であり、図において、１１０は交差ストロークである。
【００９２】
この実施の形態６では、文字領域枠に到達するまでに横切る他のストロークの本数を計数する際、下記に示す計数時の増分αを探索方向と交差するストロークの角度により変化させるようにする。
α=｜ｓｉｎθ｜                                          （１２）
θ：探索方向と交差ストロークのなす角度
これにより、特徴の識別精度が向上し、高精度に文字を認識することができる効果を奏する。
【００９３】
実施の形態７．
上記実施の形態５では、２次元パターン作成手段５２が各座標点に運筆方向を付加して２次元パターンを作成するものについて示したが、その運筆方向に加えてストロークの筆記番号（最初のストロークを１とする）を付加して２次元パターンを作成するようにしてもよい。
この場合、相対線密度分布特徴抽出手段５７は、抽出点９１から各探索方向に探索する際、現在の抽出点が属するストロークより以前に筆記されたストロークのみ、交差と判断するストロークの対象に含めることにより、ストロークの時間的な関係（筆順）を反映させた相対線密度分布特徴を抽出するようにする。
【００９４】
図２０は抽出点が属するストロークより以前に筆記されたストロークのみ、交差ストロークの対象とする場合の線密度特徴の抽出例を示す説明図である。
図２０の場合、抽出点９１が属するストロークの筆記番号は３であるので、交差を判断する対象ストロークは１，２のみとなり、方向３、方向７で交差するストロークは筆記番号が４、５となるため対象としていない。
【００９５】
このように、ストローク単位の筆順情報を使用して相対線密度特徴を抽出する場合、イメージ情報から特徴を抽出する場合と比べて、より特徴の情報量が増加して、文字の認識精度が向上する効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】この発明の実施の形態１によるオンライン文字認識装置を示す構成図である。
【図２】制御手段５６の処理内容を示すフローチャートである。
【図３】前処理手段５１の処理内容を示すフローチャートである。
【図４】入力手段５０により入力された文字「示」の入力パターンを示す説明図である。
【図５】前処理手段５１による大きさ正規化後の入力パターンを示す説明図である。
【図６】前処理手段５１による座標点間の補間後の入力パターンを示す説明図である。
【図７】相対位置分布特徴抽出手段５３の処理内容を示すフローチャートである。
【図８】２次元パターン作成手段５２により作成された２次元パターンを示す説明図である。
【図９】相対位置分布特徴抽出手段５３における相対位置特徴の抽出例を示す説明図である。
【図１０】相対位置分布特徴抽出手段５３における部分領域の分割を示す説明図である。
【図１１】探索方向と交差するストロークの角度を考慮した場合（探索方向に垂直なストロークのみ交差ストロークと判断する）の相対位置特徴の抽出例を示す説明図である。
【図１２】交差するストロークが存在しない場合に、文字の外接矩形の逆側から再度探索を行う例を示す説明図である。
【図１３】ストロークの筆順情報が考慮された２次元パターンの作成例を示す説明図である。
【図１４】ストロークの筆順情報を用いて、抽出点よりも前に筆記されたストロークのみ交差の対象とする場合の相対位置特徴の抽出例を示す説明図である。
【図１５】この発明の実施の形態５によるオンライン文字認識装置を示す構成図である。
【図１６】制御手段５９の処理内容を示すフローチャートである。
【図１７】相対線密度分布特徴抽出手段５７の処理内容を示すフローチャートである。
【図１８】相対線密度分布特徴抽出手段５７における相対線密度特徴の抽出例を示す説明図である。
【図１９】探索方向と交差するストロークのなす角度θにより、計数する交差ストロークの本数を変更することを示す説明図である。
【図２０】抽出点が属するストロークより以前に筆記されたストロークのみ、交差ストロークの対象とする場合の線密度特徴の抽出例を示す説明図である。
【図２１】従来のオンライン文字認識装置を示す構成図である。
【図２２】従来のオンライン文字認識装置を示す構成図である。
【図２３】制御手段１５の動作を説明するフローチャートである。
【図２４】入力手段１０で入力された文字「示」２０を示す説明図である。
【図２５】前処理後の入力パターンから方向３０について相対方向寄与度特徴を抽出する例を示す説明図である。
【図２６】相対方向寄与度特徴を抽出する８方向の量子化を示す説明図である。
【符号の説明】
【００９７】
５０  入力手段、５１  前処理手段、５２  ２次元パターン作成手段、５３  相対位置分布特徴抽出手段、５４，５８  標準パターン辞書、５５  識別手段、５６，５９  制御手段、５７  相対線密度分布特徴抽出手段、６０，７０，８０  入力パターン、６１〜６５，７１〜７５，８１〜８５  ストローク、９０，１００  ２次元パターン、９１  抽出点、９２〜９４  探索、１１０  交差ストローク。
【図１】
2007323679.tif 000010
【図２】
2007323679.tif 000011
【図３】
2007323679.tif 000012
【図４】
2007323679.tif 000013
【図５】
2007323679.tif 000014
【図６】
2007323679.tif 000015
【図７】
2007323679.tif 000016
【図８】
2007323679.tif 000017
【図９】
2007323679.tif 000018
【図１０】
2007323679.tif 000019
【図１１】
2007323679.tif 000020
【図１２】
2007323679.tif 000021
【図１３】
2007323679.tif 000022
【図１４】
2007323679.tif 000023
【図１５】
2007323679.tif 000024
【図１６】
2007323679.tif 000025
【図１７】
2007323679.tif 000026
【図１８】
2007323679.tif 000027
【図１９】
2007323679.tif 000028
【図２０】
2007323679.tif 000029
【図２１】
2007323679.tif 000030
【図２２】
2007323679.tif 000031
【図２３】
2007323679.tif 000032
【図２４】
2007323679.tif 000033
【図２５】
2007323679.tif 000034
【図２６】
2007323679.tif 000035